2021年7月2日
摘要：
python机器学习，不同分类介绍。仅供参考。 分类一： 机器学习算法分两个说法 一：学习方式 监督学习（有标签） 决策树学习(ID3,C4.5等) 朴素贝叶斯分类 最小二乘回归 逻辑回归（Logistic Regression） 支撑向量机 集成方法 反向传递神经网络（Back Propagati 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:49
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摘要：
python数据分析工具一：IPython IPython是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行shell，最开始是用python开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的shell语法，tab补全，丰富的历史等功能。IPython提供了如下特性： 更强的交互shell(基于Qt的终端) 一个基于 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:48
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摘要：
# python数据分析 -第三次笔记 * * * – **1.交叉分析** – **2.分组分析** * * * ## 1.交叉分析 **交叉分析的含义**是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂，但它弥补了“各自为政”分析 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:46
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摘要：
 曾经看过一篇老外写的文章，把Numpy／Pandas甚至各种机器学习和神经网络算法组织成了不同的结构图，看起来 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:45
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摘要：
PUBG Finish Placement Prediction (Kernels Only) 比赛网址：https://www.kaggle.com/c/pubg-finish-placement-prediction/data 问题背景： 在PUBG游戏中，每场比赛最多有100名玩家，玩家可以根 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:43
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摘要：
numpy 创建矩阵： 引入numpy库并生成矩阵 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 常用方法： 矩阵元素个数 a.size 矩阵形状 a.shape 矩阵维度 a.ndim 矩阵元素类型 a.dtpye 矩阵的加减乘除 。np.d 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:42
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摘要：
第一章 NumPy基础：数组和矢量计算 1.Numerical Python是高性能科学计算和数据分析的基础包。它提供了一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组ndarray；用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）；用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:41
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摘要：
折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 下面我给大家介绍一下如何用pyecharts画出各种折线图 1.基本折线图 import pyecharts.options as opt 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:38
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摘要：
本文参考《利用python进行数据分析》的第五章 pandas入门 1 pandas数据结构介绍 pandas有两种主要的数据结构：series和DataFrame Series： 一种类似于一维数组的对象，由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之对应的数据标签（索引）组成。 
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摘要：
前面已经介绍了numpy的一些基础知识： numpy模块基础知识(1) numpy模块基础知识(2) #今天这一篇文章主要介绍的是array的索引以及array的迭代# 首先，注意索引是从0开始的，存在第0行第0列 array[m,n] 表示提取第m行n列的元素，符号“：”则类似于python列表中 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:32
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摘要：
#这篇文章主要涉及的是矩阵的加减运算，乘法运算，如何得到矩阵的最大值，最小值，平均值等以及矩阵的转置# ps:如果有些知识看不太懂的话，可以先浏览下这个基础(1)： numpy模块基础知识(1) 1.矩阵的加减运算 import numpy as np a=np.array([[1,3,7,2],[ 阅读全文
posted @ 2021-07-02 21:29
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